## Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, IPM, Pengangguran Terbuka dan Angkatan Kerja Terhadap Kemiskinan di Sumatera Utara
Febriangga Sembiring 1* , Tarmizi 2 , Rujiman 3
1 Perencanaan Wilayah Pedesaan, Sekolah PascaSarjana, Universitas Sumatera Utara
2,3 Fakultas Ekonomi, Universitas Sumatera Utara * Koresponden email : febrianggasembiring@gmail.com@gmail.com
Diterima : 12 Februari 2020 Disetujui: 2 Maret 2020

## Abstract
Poverty complexity problem is  a multidimensional problem, and poverty is related to various aspects of people's  lives  so  that  efforts  to  solve  the  poverty  problem  are  not  easy.  This  study  has  purpose  to determine  and  analyze  Economic  accretion  effect,  Human  development  index,  Open  Unemployment Rate,  and  Labor  Force  Participation  Rate  on  Poverty  in  North  Sumatra  Province.  Secondary  data  from 2004  -  2017  is  used.  Data  Source  is  from  Board  of  Central  Statistics  in  North  Sumatra  Province  with testing  conducted  through  the  classic  judgement  exam  and  statistical  exam.  With  assist  of  EViews  6.0 statistical data data processing software, data analysis showed that Economic Accretion and idleness Rate variables  have  a  positive  and  prominent  influence  on  α  =  10%,  the  Human  development  index  variable and the Labor Force Participation Rate are not  prominent at α = 10%, on poverty. Regression results are R 2 = 0.945055, that shows independent variable used affects dependent variable by 94.51% and  the rest 5.49% is affected by other variables beyond analyzed approach.
Keywords: Poverty, Economic Growth, Open Unemployment Rate, Labor Force Participation Rate

## Abstrak
Kompleksnya  masalah  kemiskinan  merupakan  problematika  yang  bersifat  universal,  kemiskinan berhubungan  dengan  berbagai  bagian  kehidupan  sehari-hari  sehingga  usaha  dalam  menyelesaikan masalah kemiskinan cukup rumit. Riset ini bertujuan untuk menyelidiki dan menganalisis efek pengaruh Kemajuan  Ekonomi,  Indeks  Perkembangan  Manusia,  Tingkat  tunakarya  Terbuka  dan  level  Partisipasi Angkatan  Kerja  atas  Kemiskinan  di  Sumatera  Utara.  Data  yang  dipakai  merupakan  data  sekunder  yang dikumpulkan  dari  2004  –  2017  di  Propinsi  Sumatera  Utara.  Data  yang  dikumpulkan  dari  Badan  Pusat Statistik Sumatera Utara di tes dengan tes asumsi klasik dan tes statistik. Perangkat lunak pengolahan data EViews  6.0  digunakan  dalam  analisis  ini,  Analisis  data  menampilkan  variabel  Perkembangan  Ekonomi dan  Tingkat  Tunakarya  Terbuka  memberikan  efek  positif  dan  nyata  pada  α  =  10%,  variabel  Indeks Perkembangan  Manusia  dan  Level  Partisipasi  Angkatan  Kerja  tidak  signifikan  pada  α  =  10%,  terhadap kemiskinan di provinsi Sumatera Utara. Regresi model  menghasilkan R 2 = 0.945055, yang memberikan informasi  bahwa  variabel  bebas  yang  dipakai  berefek  pada  variabel  terikatnya  sebesar  94,51%  dan selebihnya  sebesar  5,49%  dipengaruhi  variabel  lain  yang  tidak  dimasukkan  ke  dalam  model  yang dianalisis.
Kata  Kunci: Kemiskinan,  Pertumbuhan  Ekonomi,  Tingkat  Pengangguran  Terbuka,  Tingkat  Partisipasi Angkatan Kerja

## 1. Pendahuluan
Kompleksnya  masalah  kemiskinan  merupakan  masalah  yang  bersifat  universal,  kemiskinan berhubungan dengan banyak bagian kehidupan sehingga usaha dalam memecahkan persoalan kemiskinan menjadi  sulit  [1].  Banyak  faktor  yang  asumsikan  berefek  kuat  atas  masalah  kemiskinan,  beberapa persoalan  itu  meliputi  keadaan  perekonomian  yang  dikalkulasi  dari  kemajuan  perkembangan  ekonomi yang  semakin  naik  dan  level  kesejahteraan  masyarakat  yang  kalkulasi  dari Human  development  index (HDI)  atau  Indeks  Perkembangan  Manusia  (IPM).  Secara  teori,  apabila  perkembangan  ekonomi  dan Indeks perkembangan Manusia (IPM) naik maka tingkat kemiskinan akan turun, dan sebaliknya [2].
Kemiskinan  adalah  kondisi  yang  melibatkan  berbagai  aspek  karena  berhubungan  dengan pemasukan/pendapatan yang rendah, buta huruf, derajat kesehatan yang buruk dan ketidaksamaan gender serta  jeleknya  lingkungan  hidup.  Menangani  kasus  kemiskinan  tidak  boleh  dilaksanakan  secara
parsial/terpisah  dari  masalah-masalah  pengangguran,  pendidikan,  kesehatan  dan  kasus  lain  yang  secara nyata berhubungan langsung dengan masalah kemiskinan [3].
Penelitian  bertujuan  menyelidiki  pengaruh  Perkembangan  Ekonomi,  Indeks  Pembangunan Manusia,  Level  Tunakarya  Terbuka  dan  Level  Partisipasi  Angkatan  Kerja  atas  Kemiskinan  di  Provinsi Sumatera Utara.

## 2. Tinjauan Pustaka
Hasil  penelitian  [4]  menyatakan  bahwa  perbedaan  signifikan  dalam  perubahan  kemiskinan, perkembangan  ekonomi,  dan  variabel-variabel  lokal.  Analisisi  pada  ekonometrika  menampilkan  diluar perkembangan ekonomi, ada hal lain yang memberikan pengaruh langsung atas kesejahteraan masyarakat miskin  diluar  dari  efeknya  terhadap  pertumbuhan  itu  sendiri.  Beberapa  diantaranya  adalah  struktur  dan infrastruktur, sumber daya manusia, subsidi harga pertanian, dan penetrasi teknologi.
Dalam  penelitiannya  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  indeks  perkembangan manusia/IPM  ( human  development  index =  HDI),  menampilkan  bahwa  tidak  semua  variabel  penjelas ( independent  variables )  berakibat  nyata  atas  Indeks  Perkembangan  Manusia  (IPM).  Hanya  variabel perkembangan  perekonomian  (GDP),  penanaman  modal  domestik  bruto  (GDI)  dan  jumlah  penduduk miskin  (POV)  yang  signifikan,  di  luar  variabel  yag  tidak  penting.  Namun  model  pendekatan  ini  juga mempunyai  kelemahan  yaitu  menginput  variabel  penjelas  tingkat  taraf  mkemampuan  membaca,  karena variabel tersebut adalah bagian dari IPM. Selain itu, variabel GDP dan GDI sebaiknya dikeluarkan karena GDI merupakan komponen dari GDP (kekeliruan perkiraan karena multikolinearitas) [5].

## Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kemiskinan
Pertumbuhan  ekonomi  adalah  kondisi  mutlak  ( a  must  condition )  bagi  penurunan  tingkat kemiskinan. Kondisi idealnya adalah pertumbuhan tersebut mampu mengurangi kemiskinan. Dengan kata lain,  pertumbuhan  harus  menyeluruh  di  setiap  kelompok,  juga  termasuk  di  kelompok  penduduk  miskin. Bagian  ini  secara  langsung  memiliki  arti  yaitu  pertumbuhan  harus  dipastikan  terjadi  di  partisi-partisi dimana penduduk miskin bekerja  seperti di pertanian atau sektor padat karya. Secara tidak langsung, ini juga  berarti  dibutuhkan  pemerintah  yang  gesit  dalam  meratakan  manfaat  pertumbuhan  yang  mungkin diperoleh dari sektor canggih seperti jasa dan dan pabrik yang padat modal [6].

## Pengaruh IPM Terhadap Kemiskinan
Pemerintah  memegang  peranan  penting  terutama  dalam  memaksimalkan  peningkatan  modal manusia ( human capital ) dan menstimulasi riset dan pemajuan dalam mengangkat produktifitas manusia yang adalah merupakan teori pertumbuhan ekonomi baru. Dalam kehidupan nyata dapat salsolam nahwa dengan  melakukan  penanaman  modal  dalam  pendidikan  akan  dapat  mengangkat  kualitas  sumber  daya manusia  yang  ditunjukkan  dengan  meningkatnya  pengetahuan  dan  keterampilan  masyarakat.  Semakin baik  level  edukasi  bisa  dipastikan  pengetahuan  dan  keahlian  juga  akan  naik  dan  akan  menciptakan produktifitas kerjanya yang baik. Di bagian tidak resmi seperti pertanian, penambahan keterampilan dan keahlian  tenaga  kerja  akan  dapat  memajukan  hasil  pertanian,  karena  tenaga  kerja  yang  terampil  dapat bekerja  lebih  baik  dimana  seseorang  dengan  produktifitas  tinggi  akan  mendapatkan  kesejahteraan  lebih baik pada akhirnya, hal ini dapat dilihat dengan bertambahnya pemasukan dan  konsumsinya. Rendahnya kinerja  masyarakat  miskin  mungkin  dikarenakan  oleh  susahnya  bagi  mereka  dalam  mendapatkan pendidikan yang layak. [7].

## Pengaruh Pengangguran dan Partisipasi Angkatan Kerja Terhadap Kemiskinan
Sadono  Sukirno  menyebutkan  bahwa  pengaruh  jelek  dari  tunakarya/pengangguran  yaitu  dapat membuat  pemasukan  masyarakat  menjadi  kurang  dan  dapat  mengurangi  level  kesejahteraan  yang  telah diperoleh  pada  akhirnya.  Menurunnya  kemakmuran  masyarakat  karena  pengangguran  dapat  dipastikan bisa  menaikkan  peluang  terjebak  pada  masalah  kemiskinan  karena  tidak  adanya  pemasukan.  Bila pengangguran  dalam  sebuah  sangat  buruk,  ketidaknyamanan  politik  dan  sosial  selalu  muncul  dan mengakibatkan  pengaruh  buruk  bagi  kemakmuran  masyarakat  dan  peningkatan  ekonomi  dalam  jangka Panjang [8].
Ref  [9]  mengemukakan  pendapat  yaitu  ada  hubungan  intim  sekali  antara  tingginya  level pengangguran  dan  kemiskinan.  Untuk  masyarakat  dalam  kelompok  besar,  yang  tidak  memiliki  akses pekerjaan tetap atau hanya paruh-waktu, mereka akan selalu berada dalam bagian masyarakat yang sangat miskin.

## 3. Metode Penelitian
Lokasi  penelitian  dilaksanakan  di  wilayah  administratif  Pemerintah  Provinsi  Sumatera  Utara, dimana  jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif    (  [10]  dalam  [11])  dan  data  sekunder  adalah sumber  data  yang  akan  diolah  dalam  riset  ini.  Data  sekunder  adalah  data  yang  dikeluarkan  dan  dipakai oleh  kelompok  yang  bukan  pengelolanya  [12].  Adapun  definisi  lain  data  sekunder  adalah  data  yang dihimpun  oleh  lembaga  penghimpun  data  dan  diterbitkan  kepada  publik  pemakai  data  [13].  Data  yang digunakan  dalam  riset  ini  adalah  dari  Badan  Pusat  Stastistik  Propinsi  Sumatera  Utara  dalam  beberapa variasi  publikasi  yaitu  dokumen  yang  berisi  data  yang  mencakup  data-data  Provinsi  Sumatera  Utara selama Tahun 2004-2017 [14].
Model  yang  dipakai  adalah  adaptasi  dan  modifikasi  dari  sejumlah  riset  sebelumnya  [15]. Pembentukan  model  dilakukan  dengan  beberapa  adaptasi  yang  dirasa  perlu  dan  akan  memberikan  hasil yang  lebih  baik  dalam  memaparkan  aspek-aspek  vital  persentase  masyarakat  miskin  di  Sumatera  Utara. Model yang dibangun merupakan suatu model matematis pada persamaan 1 [16]:
POV = f (EG, HDI, TPT, TPAK) (1)
Dari model diatas bisa diubah ke model linear dengan aturan model pada persamaan 2:
POV i = α0 + α 1 EG i + α 2 HDI i + α 3 TPT i + α 4 TPAK i +  i (2)
dimana:
POV i = Persentase Penduduk Miskin, di Sumatera Utara dalam persen. EG i = Pertumbuhan Ekonomi dalam persen. HDI i = Indeks Pembangunan Manusia dalam persen. TPT i = Tingkat Tunakarya/Pengangguran Terbuka dalam persen. TPAK i = Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja dalam persen. ε i = Error Term

## Metode Analisis
Tes  Regresi  dengan  meode  OLS  menghendaki  adanya  asumsi  kenormalan  pada  kesalahan pengganggunya.  Jika  asumsi  kenormalan  ini  dilanggar,  metode  OLS  tidak  dapat  digunakan  untuk melakukan pendugaan.
H 0 : data mengikuti sebaran normal H a : data tidak mengikuti sebaran normal Untuk mengetahui apakah kesalahan pengganggu berdistribusi normal, nilai Jacque Berra (JB) dari hasil uji kenormalan pengusik dikomparasi terhadap nilai Tabel Chi-Square dengan derajat bebas 2 dalam level signifikansi tertentu.  Model dinyatakan lolos dari ketidaknormalan distribusi unsure pengusik jika nilai JB < nilai kritis Tabel χ2 [17] [18].

## Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalahmunculnya relasi linier sempurna antara variabel bebas dari sebuah model regresi.  Multikolinearitas  terjadi  bisa  dikarenakan  diantaranya  metode  penghimpunan  data  yang  dipakai menghalangi  nilai  dari  variabel  regressor,  permasalahan  model  pada  populasi  yang  diobservasi,  detail model  yang  dipakai,  pemilihan  jumlah  variabel  bebas  yang  lebih  banyak  dari  jumlah  pemantauan,  dan pengumpulan data gugus berkala ( time series).
Pendekatan  yang  digunakan  untuk  memeriksa  munculnya  multikolinieritas  adalah  melihat  nilai variance inflating factor (VIF) pada persamaan 3:
VIF= 1 1 − 𝑟 12 2 (3)
dimana:
𝑟 12 2
= koefisien hubungan X 1 dan X 2
VIF  menampilkan  jenis  yang  diprediksi  naik  karena  munculnya  multikolinearitas.  Jenis  koefisien model regresi yang secara langsung cocok dengan VIF. Opposite/invers atau kebalikan dari VIF adalah tolerance (TOL), seperti pada persamaan 4:
TOL= 1 VIF = 1 − 𝑅 𝑗 2 (4)
dimana : 𝑅 𝑗 2 = koefisien korelasi 𝑅 𝑗 2 = 1 (multikolinieritas lengkap/sempurna), TOL = 0 𝑅 𝑗 2 = 0 (nihil multikolinearitas), TOL = 1
Nilai VIF yang semakin tinggi membuktikan adanya masalah multikolinearitas yang akan semakin serius jika tidak dilakukan apapun. Aturan yang dipakai adalah jika VIF > 10 dan 𝑅 𝑗 2 > 0,90 maka variabel itu mempunyai kolinearitas tinggi.

## Uji Autokorelasi
Autokorelasi  dimaksudkan  sebagai  hubungan/korelasi  antara  anggota-anggota  dalam  pengamatan dalam  himpunan  beberapa  selang/deret  waktu  ( serial  correlation )  atau  antara  anggota  pengamatan bermacam  entitas  atau  ruang  ( spatial  correlation ).  Autokorelasi  dapat  dikarenakan  aspek  keterlambatan data  ekonomi,  bias  aturan  yang  mengeluarkan  variabel  yang  cocok  dari  model,  bias  aturan  bentuk fungsional,  kurun  waktu  atau lag ,  rekayasa  data,  perubahan  data,  dan  non-stasioneritas  dalam  model. Metode  Pendekatan  yang  dipakai  untuk  memeriksa  autokorelasi  dilaksanakan  dengan  cara  uji  LM/ LM Test [19] Uji Statistik
Uji  F  dipakai  dalam  pengujian  apakah  ada  pengaruh  variabel  bebas/ independent secara  serempak atas  variabel  terikat/ dependent .  Pengujian  memiliki  dasar  pemikiran  terhadap  hipotesis  nol  (H o )  yang akan diuji, yakni apakah semua parameter dalam model  pendekatan = 0 atau H o : α 1 = α 2 =….=α n =  0, pengujian ini memberikan informasi apakah seluruh variabel bebas adalah tidak merupakan penjelas yang nyata atas variabel terikat. Dan untuk H a : minimal  1 dari α n ≠  0.
Untuk  melakukan  pengujian  terhadap  kedua  hipotesis  tersebut  dilakukan  dengan  cara  melakukan perbandingan  nilai  F-hitung  dengan  nilai  F-tabel.  Kalau  dalam  perbandingan,  nilai  F-hitung  >  F-tabel maka  ini  memberikan  informasi  yaitu  seluruh  variabel  terikat  serempak  memberikan  pengaruh  pada variabel terikat.
Pengujian  dilakukan  untuk  melihat  kemungkinan  munculnya  efek  dari  masing-masing  variabel bebas  atas  variabel  terikat.  Dasar  tes  statistik  t  adalah  untuk  menguji  seberapa  kuat  efek  satu  variabel bebas  dalam  menjelaskan  ragam  variabel  terikat.  Pengujian  Hipotesis  nol  (H o )  akan  memberikan informasi apakah parameter (α 1 ) = 0, atau H o : α 1 = 0, ini menjelaskan bahwa suatu variabel bebas tidak merupakan penjelas yang nyata atas variabel bebas. Hipotesis parameter lainnya (H a ) menjelaskan bahwa jika parameter suatu variabel ≠ 0, atau H a : α 1 ≠  0, maka ini berarti variabel tersebut adalah penjelas yang nyata atas variabel terikat.
Cara  yang  paling  umum  dalam  melakukan  uji  t  yaitu  dengan  melakukan  perbandingan  nilai  t- statistik dengan nilai t-tabel. Sedangkan uji t dirumuskan dalam persamaan 5
:
𝑡 = 𝑟√𝑛 − 2 √1 − 𝑟 2 (5)
Dimana : t = t hitung r = Koefisien korelasi n = Jumlah observasi
Jika  nilai  t-statistik  nilainya  lebih  besar  dari  t-tabel,  maka  hipotesis  alternatif  (H a )  tidak  ditolak dimana memberikan informasi  yaitu  suatu  variabel bebas  sendirian memberikan mempengaruhi variabel terikat,  atau  apabila  H o ditolak  artinya  muncul  pengaruh  signifikan  dari  variabel  bebas  atau  variabel terikat.

## Uji Koefisien (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk menghitung kesanggupan model dalam menjelaskan variabel terikat dengan  melaksanakan  kalkulasi  koefisien  determinan  (R 2 ).  Nilai  kesepakatan  koefisien  determinan adalah  berkisar  antara  nol(0)  dan  1  (satu),  atau  0  <  R 2 <  1.  Menurut  Gujarati  (2004)  [20],  jika  R 2 =  0, variasi Y tidak dapat diterangkan oleh variasi X. Sebaliknya jika R 2 = 100%, variasi Y dapat diterangkan oleh variasi X, seluruh titik observasi berada di garis regresi.
Untuk  melakukan  perbandingan  2(dua)  R 2 ,  jumlah  peubah  bebas  di  model  pendekatan  mesti dikalkulasi,  yakni  dengan  mencoba  mempertimbangkan  koefisien  determinasi  lainnya/alternatif,  atau
dikenal  sebagai  R 2 yang  dicocokkan.  ”dicocokkan”  berarti  dicocokkan  pada  derajat  kemandirian  seperti yang ditampilkan pada persamaan 6:
𝑅 2 adjusted =   𝑅 2 =  1  − ∑ 𝑒 𝑡 2 (𝑛 − 𝑘) ∑ 𝑦 𝑡 2 (𝑛 − 1)
(6)
dimana :
n =  banyak observasi, dan k
= jumlah parameter yang diperkirakan dalam model.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## Hasil Uji Normalitas
Model  regresi  seharusnya  juga  harus  dapat  memenuhi  asumsi clasiccal  normal  liniear regression model atau juga dikenal dengan uji kenormalan atau uji normalitas. Uji normalitas paling umum memakai tes Jarque-Bera  (J-B)  Test .  Suatu  model  diasumsikan  merata  normal  apabila  nilai  kemungkinan  J-B hitung > α = 0,05
.
Gambar 1. Uji normalitas dengan menggunakan Jarque-Bera Sumber: Olah data, 2019
Gambar  1 menunjukan  nilai  probabilitas  J-B  hitung  untuk  model  Kemiskinan  (POV)  di  kawsan Sumatera Utara adalah 1.312191 yang memiliki nilai kemungkinan 0,518873 > α = 0,05. Ini memberikan informasi yaitu model penelitian mempunyai data berdistribusi normal.

## Hasil Uji Autokorelasi
Pengujian terhadap gejala autokorelasi dilaksanakan dengan Uji Durbin-Watson (D-W test) . Model penelitian  diasumsikan  tidak  memiliki  gejala  autokorelasi  jika  kemungkinan Obs*  R-Squared >  level signifikan (α = 5%) atau nilai Obs*R-Squared > Chi-Squared ( .Hasil uji masalah autkorelasi yang ditunjukkan oleh nilai Durbin-Watson (D-W test) ditampilkan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 . Hasil uji masalah autkorelasi yang ditunjukkan oleh nilai Durbin-Watson (D-W test) R-squared 0.945055 Mean dependent var 2.465201 Adjusted R-squared 0.920635 S.D. dependent var 0.158714 S.E. of regression 0.044712 Akaike info criterion -3.104675 Sum squared resid 0.017993 Schwarz criterion -2.876440 Log likelihood 26.73272 Hannan-Quinn criter. -3.125802 F-statistic 38.70016 Durbin-Watson stat 1.554476 Prob (F-statistic) 0.000011 Sumber: Olah data, 2019
0 1 2 3 4 5 -0.05 0.00 0.05 0.10
Series: Residuals Sample 2004 2017 Observations 14 Mean 4.61e-16 Median -0.010217 Maximum 0.085261 Minimum -0.047609 Std. Dev. 0.037203 Skewness    0.748474 Kurtosis 2.907157 Jarque-Bera  1.312191 Probability 0.518873
DW  tabel  pada  tingkat  signifikan  α  =  0,05,  dengan  banyak  sampel  n  =  14  dan  banyak  variabel independen k = 4 adalah nilai dL = 0,632 dan dU = 2,030. Nilai hitung DW = 1.554476, berdomisili di sebelah dL yang memberikan informasi berada pada lokasi yang tidak dapat disimpulkan.
Gambar 2. hasil estimasi model nilai DW Sumber: Olah Data, 2019
Gambar  2 menampilkan  hasil  perkiraan  model  nilai  DW  1.554476  dan  berlokasi  di  daerah  yang tidak  dapat  disimpulkan.  Oleh  karena  itu  dilakukan  tes  untuk  memastikan  model  tidak  mengandung problem  autokorelasi  selain  dengan  uji Durbin-Watson  (D-W  test) yaitu  uji  LM.  Hasil  uji  LM  untuk model Kemiskinan di Sumatera Utara ditampilkan pada Tabel 2 .
Tabel 2 . Hasil Uji LM Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1.415144 Prob. F(2,7) 0.3047 Obs*R-squared 4.030810 Prob. Chi-Square(2) 0.1333

## Sumber: Hasil pengolahan data, 2019
Hasil  uji  LM  dalam Tabel  2 menjelaskan  F  statistic  untuk  model  kemiskinan  di  Sumatera  Utara adalah 1.415144 dengan kemungkinan sebesar 0.3047, dan lebih besar dari α = 0,05 yang artinya model tidak mengandung masalah autokorelasi.

## Hasil Uji Multikolinearitas
Ref [21] menyatakan bahwa sebuah model regresi dapat dinyatakan memiliki multikolinearitas jika ada  relasi  linier  yang  sempurna  dalam  beberapa  atau  seluruh  variabel  bebas  dalam  suatu  model  regresi. Cara mencari masalah multikolinearitas dapat dijalankan dengan dua jalan, yaitu:
1. Korelasi/hubungan antar variabel
2. Menggunakan korelasi parsial
Dalam  penelitian  ini  uji  multikolinearitas  menggunakan  metode  korelasi  antar  variabel,  hasil  uji korelasi antar variabel dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Matriks hubungan variabel bebas VAR EG HDI TPT TPAK EG 1.000000 -0.626824 0.427514 -0.027786 HDI -0.626824 1.000000 -0.887548 -0.216977 TPT 0.427514 -0.887548 1.000000 0.016988 TPAK -0.027786 -0.216977 0.016988 1.000000 Sumber : Hasil Regresi, pengolahan data (2019)
Tabel 3 menampilkan informasi yaitu seluruh variabel mempunyai nilai R 2 dibawah 0,945055 dan model  dinyatakan  bersih  dari  perkara  multikolinearitas.  Disamping  itu  juga  dapat  dilihat  dari  nilai  VIF setiap variabel seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai VIF Variabel Bebas EG HDI TPT TPAK EG 0 1,647198 1,223643 1,000773 HDI 1,647198 0 4,711235 1,049405 TPT 1,223643 4,711235 0 1,000289 TPAK 1,000773 1,049405 1,000289 0 Sumber : Hasil Regresi, pengolahan data (2019)
Hasil estimasi dengan melihat nilai VIF terlihat bahwa tidak ditemukan variabel yang bernilai lebih besar dari 10 yang artinya model tidak mengandung masalah multikolinearitas.  Untuk lebih memastikan model  mengandung  masalah  multikolinearitas  atau  tidak  nilai  VIF  masing-masing  variabel  harus dihitung.
Semakin besar nilai VIF maka perkara multikolinearitas yang semakin serius. Aturan yang dipakai adalah jika VIF > 10 dan 𝑅 𝑗 2 > 0,90 bisa dipastikan bahwa variabel mempunyai kolinearitas tinggi.
Tabel  4  menunjukkan  nilai  setiap  variabel  bebas,  yaitu  :  EG,  HDI,  TPT  dan  TPAK,  dimana  nilai VIF dari hubungan variabel-variabel independen tidak memiliki variabel dengan nilai VIF > 10. Artinya, seluruh  variabel  bebas  yang  diteliti  tidak  ada  yang  mengandung  masalah  kolinieritas  ganda (multicollinearity) .

## Hasil Uji F-statistik
Nilai  F-hitung  sama  dengan  38.70016  dengan  probabilita  F-statistik  <  0,05  yang  berarti  secara serempak  variabel-variabel  bebas  (EG,  HDI,  TPT  dan  TPAK)  berpengaruh  terhadap  variabel  terikat persentase penduduk miskin (POV). Hasil perhitungan perkiraan telah lulus tes kecocokan model pada uji serempak, jadi hasil perkiraan bisa dipakai dalam analisis.
Hasil Uji R 2
R 2 berada  pada  nilai  0  dan  1.  R 2 =  1,  itu  memberikan  informasi  bahwa  variabel-variabel  bebas dapat  memaparkan  100  persen  variasi-variabel  terikat.  Sebaliknya,  R 2 =  0,  dimana  berarti  variabel- variabel  bebas  pada  model  tidak  mampu  menjelaskan  walau  sedikit  ragam  variabel  terikat.  Model diasumsikan  lebih  baik  jika  R 2 mendekati  angka  1  [20].  Perkiraaan  model  memperoleh  angka  R 2  = 0.945055  dimana  artinya,  eksistensi  variabel-variabel  bebas  (EG,  HDI,  TPT  dan  TPAK)  dapat  dan bisamemaparkan  variabel  terikat  (POV)  sebesar  94,51  %,  diluar  itu  yaitu  5,49  %  dipaparkan  oleh variabel-variabel lain diluar model. Dengan R 2 0.945055, maka hasil perkiraan telah lolos uji kesesuaian dari faktor koefisien determinasi dan hasil perkiraaan dapat dianalisis.

## Hasil Uji t-test
Uji  parsial  juga  disebut  uji  tingkat-penting  ( significance’s  test ).  Nilai  t-hitung  EG  sama  dengan 1.909598 dengan  nilai kemungkinan  sebesar  0.0885 lebih kecil dari α = 0,10 dimana dapat disimpulkan variabel  EG  signifikan  mempengaruhi  POV  pada  tingkat  kesalahan  sebesar  10  %;  variabel  HDI  dengan nilai t statistik sebesar 1.189800 dan dengan nilai kemungkinan sebesar 0.2646 lebih besar dari α = 0,10, artinya  bahwa  variabel  HDI  tidak  signifikan  mempengaruhi  variabel  POV;  variabel  TPT  dengan  nilai  t statstik  sebesar  5.576196  dan  dengan  nilai  kemungkinan  sebesar  0.0003  lebih  kecil  dari  α  =  0,10,  yang artinya  bahwa  variabel  TPT  signfikan  mempengaruhi  POV.  Variabel  TPAK  dengan  nilai  t  statistik sebesar 0.267638 dan nilai kemungkinan sebesar 0.7950 lebih besar dari α = 0,10 yang  artinya  variabel TPAK tidak  signifikan mempengaruhi  POV. Hasil estimasi model kemiskinan (POV)  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil perkiraan model kemiskinan Dependent Variable: LOG(POV) Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -7.514637 9.404294 -0.799064 0.4448 LOG(EG) 0.202669 0.106132 1.909598 0.0885 LOG(HDI) 1.728060 1.452395 1.189800 0.2646 LOG(TPT) 0.636673 0.114177 5.576196 0.0003 LOG(TPAK) 0.241676 0.902994 0.267638 0.7950 R-squared 0.945055 Mean dependent var 2.465201 Adjusted R-squared 0.920635 S.D. dependent var 0.158714 S.E. of regression 0.044712 Akaike info criterion -3.104675 Sum squared resid 0.017993 Schwarz criterion -2.876440
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Log likelihood 26.73272 Hannan-Quinn criter. -3.125802 F-statistic 38.70016 Durbin-Watson stat 1.554476 Prob(F-statistic) 0.000011 Sumber : Keluaran Olah data dengan Eviews 7.0

## Persamaan regresinya dapat dilihat pada persaman 7:
Log (POV) = -7,51 + 0,20 Log (EG) + 1,73 Log (HDI) + 0,64    Log (TPT) + 0,24 Log (TPAK)   (7)
Percobaan  estimasi  dilakukan  terhadap  variabel  yang  dianggap  berpengaruh  terhadap  persentase penduduk miskin, seperti Pertumbuhan Ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia, Tingkat Pengangguran Terbuka  dan  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja.  Hasil  estimasi  yang  signifikan  diberikan  oleh  variabel Pertumbuhan Ekonomi dan Tingkat Pengangguran Terbuka.
Percobaan  estimasi  dilakukan  terhadap  variabel  yang  dianggap  berpengaruh  terhasap  pesentase penduduk  miskin,  seperti  pertumbuhan  ekonomi,  Indeks  Pembangunan  Manusia  didaerah,  Tingkat Tunakarya/Pengangguran  Terbuka  di  daerah  dan  level  Partisipasi  Angkatan  Kerja  di  daerah.  Hasil estimasi yang signifikan diberikan oleh variabel Pertumbuhan Ekonomi dan Tingkat Tunakarya/Pengangguran terbuka.

## Pertumbuhan Ekonomi (EG)
Hasil estimasi menunjukkan koefisien regresi  pada variabel EG = 0.202669. Dimana tiap jika ada peningkatan EG sebesar 1 % maka  kategori  penduduk miskin (POV) akan meningkat  sebanyak  0,20 %. Pengaruh  variabel  EG  terhadap  POV  signifikan  pada  tingkat  kepercayaan  90  %.  Hasil  ini  tidak  cocok dengan  teori  dan  penelitian  terdahulu  yang  mengemukakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh secara negatif terhadap faktor kemiskinan, artinya jika pertumbuhan ekonomi naik maka kemiskinan akan menurun.
Kondisi  ini  sejalan  dengan  teori  Mankiw  [22],  dimana  disebutkan  bahwa  jika  negara  menanam modal dengan memberikan perhatian khusus pada pendidikan untuk masyarakatnya  maka akan membuat pertumbuhan  ekonomi  menjadi  lebih  baik  dari  pada  tidak,  tapi  penanaman  modal  atas  sumber  daya manusia  melalui  pendidikan  akan  menaikkan  pendapatan  nasional  atau  pergerakan  perekonomian  yang lebih  tinggi.  Apabila  penanaman  modal  tersebut  dilakukan  lebih  terdistribusi  merata,  termasuk  di dalamnya golongan berpendapatan rendah, maka kemiskinan akan menurun
Artinya,  pertumbuhan  tersebut  harus  terdistribusi  disetiap  kelompok/golongan  pendapatan, termasuk di kelompok penduduk kategori miskin ( growth with equity ). Secara langsung, ini dapat berarti bahwa  pertumbuhan  harus  dipastikan  mencapai  lokasi  atau  bagian  dimana  penduduk  miskin  bekerja (pertanian, perkebunan atau sektor padat karya). Secara tidak langsung, diperlukan peran pemerintah yang efektif  dalam  meratakan  pemanfaatan  perkembangan  yang  bisa  jadi  diperoleh  dari  sektor  teknologi modern seperti jasa dan pabrikasi yang padat modal.
Dalam  publikasi  BPS,  Sumatera  Utara  Dalam  Angka  Tahun  2013-2018  menunjukkan  laju pertumbuhan  pada  masing-masing  lapangan  usaha  dalam  perekonomian  di  Sumatera  Utara  yang  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Laju Pertumbuhan PDRB Atas Dasar Harga Konstan 2010 Menurut Lapangan Usaha
Tahun 2014-2017 (%) Kategori Lapangan Usaha 2014 2015 2016 2017 A Pertanian, perkebunan, Kehutanan dan Perikanan 4,37 5,57 4,65 5,31 B Pertambangan & Penggalian 5,16 6,10 5,68 4,81 C Industri Pengolahan 3,00 3,91 5,05 2,31 D Pengadaan Listrik dan Gas 9,28 2,28 4,85 8,72 E Pengadaan Air, Pengelolaan Sampah, Limbah dan Daur Ulang 6,04 6,44 5,71 6,67 F Konstruksi 6,79 5,52 5,60 6,79 G Perdagangan usaha Besar dan Eceran,
Bukan Mobil dan Sepeda Motor 6,94 3,91 5,22 5,87 H Transportasi dan Pergudangan 5,57 5,68 6,07 7,35 I Penyediaan Akomodasi, perhotelan/penginapan dan Makan Minum 6,48 6,95 6,54 7,32
J Teknologi Informasi dan Komunikasi 7,23 7,11 7,76 8,57 K Jasa Keuangan, BPR dan Asuransi 2,62 7,17 4,11 0,49 L Real Estate 6,59 5,76 5,90 7,56 M,N Jasa Perusahaan 6,76 5,86 5,95 7,46 O Administrasi di Pemerintahan, Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib 6,92 5,83 3,02 2,52 P Jasa Pendidikan 5,03 4,90 4,93 4,93 Q Jasa Kesehatan & Kegiatan Sosial 6,72 7,21 7,37 7,64 R,S,T,U Jasa Lainnya 7,04 6,69 6,50 7,56 Sumber : BPS, 2019
Tabel 6 menunjukkan bahwa pertumbuhan terbesar lapangan usaha tahun 2017 pada perekonomian di Sumatera Utara adalah kategori (D) Pengadaan listrik dan gas selanjutnya adalah pada kategori (J) Informasi dan Komunikasi serta kategori (Q) Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial. Sedangkan rata-rata pertumbuhan tertinggi selama Tahun 2013 hingga Tahun 2017 adalah pada kategori (J) Informasi dan Komunikasi, kategori (Q) Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial, dan kategori (R, S, T, U) Jasa lainnya.
Lapangan usaha yang tersebut merupakan lapangan usaha yang relatif tidak banyak menyerap tenaga kerja, sementara lapangan usaha yang menyerap banyak tenaga kerja justru semakin lama semakin mengalami penurunan seperti pada kategori (C) Industri Pengolahan yang hanya mengalami pertumbuhan sebesar 2,31  % di Tahun 2017 diikuti oleh kategori (O) Administrasi Pemerintahan, Pertahanan, dan Jaminan Sosial Wajib sebesar 2,52  % dan kategori (B) Pertambangan dan Penggalian sebesar 4,81 %. Disamping itu lapangan usaha yang mampu menyerap tenaga terbesar pada kategori (A) Pertanian, Kehutanan dan Perikanan hanya mampu tumbuh sebesar 5,31 % di Tahun 2017. Penyerapan tenaga kerja menurut sektor ekonomi yang datanya bersumber dari BPS (2016-2018) dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Tenaga kerja menurut lapangan usaha di Sumatera Utara Tahun 2015-2017 Lapangan Usaha 2015 2016 2017 Pertanian, Perkebunan, Kehutanan, Perburuan dan Perikanan 41,30  19,29  62,59 Pertambangan dan Penggalian 0,47 0,71 0,92 Industri 7,55 11,18 5,69 Listrik, Gas dan Air Minum 0,16 0,63 0,12 Konstruksi 6,03 7,11 3,77 Perdagangan Besar, Rumah Makan dan Jasa Akomodasi 21,33  28,55  12,77 Transportasi, Pergudangan dan Komunikasi 5,43 8,18 2,32 Lembaga Keuangan, Usaha Persewaan Bangunan & Jasa Perusahaan 2,27 2,93 0,83 Jasa Kemasyarakatan, Sosial dan Perorangan 15,46  21,42  10,99 Sumber : BPS, 2019
Tabel 7 menjelaskan bahwa lapangan usaha yang banyak menggunakan tenaga kerja di Provinsi Sumatera Utara adalah lapangan usaha pertanian, perkebunan, kehutanan, perburuan dan perikanan sebesar 62,59 % di Tahun 2017 sementara laju pergerakan PDRB atas dasar harga konstan 2000 pada tahun yang sama hanya sebesar 5,31%. Hal ini menunjukkan bahwa besarnya tenaga kerja di lapangan usaha tersebut tidak signifikan dalam memberikan andil pada pertumbuhan PDRB secara agregat.
Hal ini membuktikan bahwa pertumbuhan ekonomi yang tidak merata pada semua lapangan usaha tidak akan memberikan kontribusi pada penurunan kemiskinan khususnya lapangan usaha yang menyerap banyak tenaga kerja.

## Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Hasil estimasi menunjukkan koefisien regresi variabel HDI sebesar 1.728060. Ini memberikan info bahwa tiap pertambahan HDI sebesar 1 % maka penduduk miskin (POV) akan menurun sebanyak 1,73 %. Pengaruh variabel HDI terhadap POV tidak nyata/signifikan pada level kepercayaan 90 %. Hasil ini tidak sesuai dengan teori dan riset terdahulu yang mengemukakan  bahwa IPM berpengaruh negatif atas kemiskinan, dimana jika IPM bertambah maka kemiskinan akan berkurang.
Kondisi ini dapat dijelaskan dimana IPM yang merupakan Indeks Komposit yang terbentuk dari indeks pendidikan  masyarakat, indeks kesehatan masyarakat  dan indeks kemampuan daya beli masyarakat. Dari ketiga indeks tersebut hanya 1 indeks yang terkait langsung dengan kemiskinan yaitu kemampuan daya beli sedangkan kedua indeks lainnya meskipun berpengaruh terhadap kemiskinan namun tidak secara langsung.
Artinya, kemiskinan yang terjadi di Provinsi Sumatera Utara terkait dengan kurangnya daya beli penduduk untuk pemenuhan kebutuhan pokok pangan. Peningatan kemampuan daya beli penduduk
terhadap kebutuhan pokok pangan akan menaikkan  kualitas sumber daya manusia yang akan berefek langsung atas kinerja dan meningkatkan pendapatan pada akhirnya.
Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Hasil estimasi menunjukkan koefisien regresi variabel TPT sebesar 0.636673. Dimana  tiap pertambahan  TPT sebesar 1 % , penduduk miskin (POV) akan naik sebanyak 0,64 %. Pengaruh variabel TPT terhadap POV signifikan pada tingkat kepercayaan 90 %. Benar adanya yaitu jika  tingkat pengangguran tinggi maka masyarakat miskin akan tinggi juga.
Hasil penelitian ini sesuai dengan Ref.[9] yang menyatakan bahwa ada hubungan yang erat sekali antara tingginya tingkat pengangguran dan kemiskinan. Bagi sebagian besar masyarakat, yang tidak mempunyai pekerjaan tetap atau hanya part-time selalu berada diantara kelompok masyarakat yang sangat miskin.
Penelitian yang sama ditunjukkan oleh Ref.  [23],  dimana hasilnya adalah variabel pengangguran memberikan berpengaruh positif atas kemiskinan, hasil penelitian Ref. [24] menampilkan yaitu variabel pengangguran berpengaruh positif atas tingkat kemiskinan. Menurut  Ref.  [3]  memberikan hasil bahwa variabel pengangguran meberikan pengaruh positif dan nyata/signifikan atas penduduk miskin.
Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK)
Hasil estimasi menunjukkan koefisien regresi variabel TPAK = 0.241676. Dimana  tiap penambahan  TPAK sebesar 1% maka penduduk  miskin (POV) akan meningkat sebanyak 0,24 %. Pengaruh variabel TPAK terhadap POV tidak signifikan pada tingkat kepercayaan 90 %.

## 5. Kesimpulan
Variabel Pertumbuhan Ekonomi (EG) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kemiskinan (POV) yang berarti jika Pertumbuhan Ekonomi (EG) meningkat maka Kemiskinan (POV) akan meningkat di Provinsi Sumatera Utara. Variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM/HDI) berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap Kemiskinan (POV) yang berarti jika Indeks Pembangunan Manusia (IPM/HDI) meningkat maka Kemiskinan (POV) akan menurun di Provinsi Sumatera Utara.  Variabel Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kemiskinan (POV) yang berarti jika Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) meningkat maka Kemiskinan (POV) akan meningkat di Provinsi Sumatera Utara. Variabel Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap Kemiskinan (POV) yang berarti jika Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) meningkat maka Kemiskinan (POV) akan meningkat di Provinsi Sumatera Utara.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Zulfan,  “Dampak  Pengembangan  Kawasan  Pelabuhan  Kuala  Langsa  Terhadap  Kesejahteraan Masyarakat Sekitar,” Universitas Sumatera Utara, 2008.
[2] I. Maipita, Memahami dan Mengukur Kemiskinan . Yogyakarta: Absolue Media, 2013.
[3] R. D. Wijayanto, “Analisis Pengaruh Pdrb, Pendidikan Dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan Di Kabupaten / Kota Jawa Tengah Tahun 2005 - 2008,” Universitas Diponegoro, 2010.
[4] A.  M.  Balisacan,  E.  M.  Pernia,  and  A.  Asra,  “Revisiting  growth  and  poverty  reduction  in Indonesia: What do subnational data show?,” ERD Work. Pap. Ser. , 2002.
[5] G. Ranis and F. Stewart, “Economic growth and human development in Latin America,” 2002.
[6] H.  Siregar,  “Perbaikan  Struktur  dan  Pertumbuhan  Ekonomi:  Mendorong  Investasi  dan Menciptakan Lapangan Kerja,” J. Ekon. Polit. dan Keuang. , 2006.
[7] S.  Hadi,  “Dampak  Investasi  Sumberdaya  Manusia  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Kemiskinan  di  Provinsi  Papua  Barat:  Pendekatan  Model  Computable  General  Equilibrium,” Agrotek , 2018, doi: 10.30862/agt.v2i4.502.
[8] Sadono Sukirno, Teori Pengantar Makroekonomi . 2016.
[9] L. Arsyad, Ekonomi pembangunan . Yogyakarta: STIE YKPN, 1997.
[10] Sugiyono, Metodologi Penelitian dan Pengembangan. Bandung . 2016.
[11] J.  M.  Mustafa,  Sirojuzilam,  and  N.  Sulistiyono,  “Analisis  Tingkat  Kerawanan  Longsor  Dengan Integrasi  Analytical  Hierarchy  Process  dan  Pemodelan  Spasial  Sistem  Informasi  Geografis  di Kabupaten Aceh Tenggara,” Serambi Eng. , vol. 4, no. Khusus, pp. 471–481, 2019.
[12] A. Dajan, Pengantar Metode Statistik Jilid II . 1986.
[13] Sugiyono,  “Metode  Penelitian  Bisnis  (Pendekatan  Kuantitatif,  kualitatif,  dan  R&D),” Alfabeta . 2017, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[14] B. P. Statistik, “Sumatera Utara dalam angka.”, 2019
[15] J.  Harefa,  Zulkifli,  and  A.  S.  Toha,  “Analisis  Daerah  Rawan  Bencana  Tsunami  Terhadap Pemanfaatan  Lahan  Perumahan  dan  Permukiman  Kota  Gunungsitoli  Berbasis  Geospasial,” Serambi Eng. , vol. 5, no. 1 Januari 2020, pp. 824–834, 2020.
[16] E. Widodo, E. Suriani, I. P. Ristyaningrum, and G. E. Kusumandari, “Analisis Regresi Panel pada Kasus Kemiskinan di Indonesia,” in PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika , 2019.
[17] L.  U.  H.  PRATIWI,  I.  G.  A.  Srinadi,  and  M.  Susilawati,  “Analisis  Kemiskinan  Dengan Pendekatan  Model  Regresi  Spasial  Durbin  (Studi  Kasus:  Kabupaten  Gianyar),” E-Jurnal  Mat. , vol. 2, p. 11, 2013, doi: 10.24843/MTK.2013.v02.i03.p042.
[18] Irhamni,  S.  Pandia,  E.  Purba,  and  W.  Hasan,  “Pengaruh  Konsentrasi  Leachate  Terhadap Pertumbuhan Tanaman Uji,” Serambi Eng. , vol. V, no. 1, pp. 808–815, 2020.
[19] Norizan  Esa,  Nordin  Abd.  Razak,  and  Mohd.  Ali  Samsuddin, Analisis  Data  Kuantitatif .  Jakarta: Gramedia, 2013.
[20] Damodar N Gujarati, Dasar-Dasar Ekonometrika Buku 2 Edisi 5 . Salemba Empat, 2012.
[21] L. I. Smith, “A tutorial on Principal Components Analysis Introduction,” Statistics (Ber). , 2002.
[22] N. G. Mankiw, D. Romer, and D. N. Weil, “A Contribution to the Empirics of Economic Growth,” Q. J. Econ. , 1992, doi: 10.2307/2118477.
[23] D.  T.  Amijaya,  “Pengaruh  ketidakmerataan  distribusi  pendapatan,  pertumbuhan  ekonomi,  dan pengangguran terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia tahun 2003-2004,” 2008.
[24] A. A. Prastyo, “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan (Studi Kasus 35 Kabupaten/Kota Di Jawa Tengah Tahun 2003-2007,” Universitas Dipenogoro, 2010.